基于CPFM的燃气轮机燃烧稳定性评估及燃烧调整策略优化

引言

燃气轮机作为能源转换与动力核心装备，凭借高效率、低排放等优势，广泛应用于电力调峰、航空推进等领域。在能源转型与碳减排压力下，对其燃烧过程提出低 NOx 排放、高效率等更高要求。燃烧稳定性是关键指标，稳定燃烧保障燃机安全运行与排放达标，不稳定则会导致诸多问题，影响系统可靠性与经济性。当前，燃气轮机燃烧过程复杂，传统评估方法难准确揭示燃烧不稳定性成因与规律。概率密度函数蒙特卡罗（CPFM）方法能直接模拟湍流—化学反应多尺度耦合，捕捉随机扰动与非线性演化，近年来备受关注。本文聚焦 CPFM 在燃气轮机燃烧稳定性评估中的理论与工程实践，分析其在多参数评估、工况调整和稳定性提升方面的作用，为燃烧系统优化提供新思路与技术路径。

一、燃气轮机燃烧过程的复杂性及稳定性影响因素分析

燃气轮机燃烧室内部气流流动极为复杂，包含高速旋流、强剪切层、燃料/空气混合不均匀、局部温度与压力大幅波动等现象。湍流强度与尺度分布直接影响燃料预混、燃烧反应速率和火焰传播方式。不同燃料配比、进气条件、点火方式及燃烧室结构等参数变化，都会导致燃烧区域的温度场、压力场、流速场发生复杂耦合。燃烧稳定性受到多重因素制约。首先，燃料和空气混合均匀性决定了火焰结构和燃烧区形态，混合不足或局部贫/富燃状态均可能引发火焰脱附、回火或熄灭。其次，进气扰动、燃料喷射波动和燃烧器结构振动等，会加剧燃烧区的压力与速度脉动，诱发声学共振、热声振荡等典型不稳定现象。再次，燃烧反应放热速率与湍流耗散的动态失配，导致局部过热、热斑和 NOx 高排放区域形成，影响能效和环保性能。在高负荷、快速变工况或低 NOx 排放运行条件下，燃烧器更易发生不稳定现象，如高频振荡、火焰锚定失效、CO/NOx 排放超标等。传统燃烧稳定性分析方法多依赖经验参数和简化模型，难以覆盖湍流—化学—多场耦合的复杂演化过程，无法提前预警复杂工况下的失稳风险。因此，亟需引入能够精细描述燃烧微观过程和统计特性的先进评估手段。

二、CPFM 方法在燃烧稳定性建模与评估中的理论优势

CPFM（Composition Probability Function Method）方法将燃烧过程中的湍流随机性和化学反应非线性特征，通过概率密度函数（PDF）和随机粒子蒙特卡罗算法统一建模。该方法无需对湍流混合和燃烧反应进行过度简化，能保持火焰内部多尺度信息和各物理量的统计相关性，显著提高了燃烧模拟的真实度和前瞻性。在 CPFM 框架下，气流中的每个计算单元被若干粒子代表，每个粒子携带不同的质量分数、温度、压力等信息，湍流扩散、燃料混合、热量释放和反应速率以统计学方式耦合演化。CPFM 能够捕捉火焰面处的多相混合、湍流—反应速率失配，以及声学脉动对燃烧区的扰动效应，为全面评估燃气轮机燃烧稳定性、火焰传播和局部失稳机制提供理论支撑。与 RANS、LES 等传统数值方法相比，CPFM 方法在处理高反应速率梯度、间歇燃烧、火焰折返等复杂现象方面具有更高的灵敏度和准确性，特别适用于评估宽工况、变燃料、快速启停等实际燃机运行场景。通过多参数、全场域、时间序列分析，CPFM 可实现对燃烧稳定性与失稳风险的动态监控与预警，是燃烧系统工程优化与调控的重要工具。

三、基于 CPFM 的燃气轮机燃烧稳定性多参数协同评估体系构建燃气轮机燃烧稳定性不仅取决于单一参数，而是温度分布、压力波动、速度场结构、火焰厚度燃料预混均匀性等多因素协同作用的结果。基于 CPFM 的评估体系，能同时输出火焰区温度波动、局部燃料空燃比、压力脉动谱、热声耦合强度等一系列反映稳定性特征的关键指标。首先，通过模拟燃烧室内部流场与温度场分布，识别高风险区域和火焰结构的稳定锚定位置。其次，基于粒子统计信息提取火焰面形态、厚度变化及湍流涡量分布，判断火焰传播方式及其对进气扰动的响应能力。再次，结合压力脉动时域信号，分析声学模态与火焰动态的耦合关系，提前预警潜在的热声不稳定风险。最后，通过 ΔNOx/CO 等排放参数的多点统计，评估不同调整策略下的环保与能效水平。多参数协同评估不仅为燃机制造与调试阶段提供设计优化依据，也为实际运行中的故障诊断、工况调整和安全监控提供理论支持。通过历史数据与实时监控的融合，能实现对燃气轮机燃烧稳定性的全生命周期智能管控。

四、基于 CPFM 的燃烧调整策略优化与工程应用成效

基于 CPFM 方法输出的多维燃烧稳定性评估结果，可为燃气轮机燃烧调整策略的优化提供科学依据。具体包括以下几个方面：一是燃料分配与喷嘴结构优化。通过 CPFM 模拟不同喷嘴结构和燃料喷射策略对燃烧场稳定性的影响，选择最佳燃料分配比例和喷雾参数，增强火焰锚定能力，减少脱火和回火风险。二是进气参数与冷却方式调整。根据评估体系输出的流场与温度场信息，优化进气压力、温度及冷却气量，实现燃烧室内热负荷的均匀分布，避免局部过热和热声振荡。三是火焰传播路径与燃烧模式切换。结合火焰面追踪与多工况模拟，制定多工况下的点火、熄火及模式切换控制策略，提高燃机在启停、变负荷等特殊工况下的稳定性。四是环保与能效双重优化。基于 NOx/CO 等排放参数的多目标分析，动态调整燃烧配风、燃料比和湍流强度，实现低排放与高效率的协同控制。工程实践表明，基于 CPFM 优化的燃气轮机燃烧调整策略，可有效提升燃烧区温度场的均匀性和火焰结构的稳定性，显著降低声学振荡与失稳概率，提升整机能效和运行安全水平。随着 CPFM 与数据驱动算法、实时监测系统的深度融合，燃气轮机智能燃烧调控与全生命周期管理能力将持续增强。

结语

燃气轮机燃烧稳定性是保障高效、低碳、安全运行的核心基础。CPFM 方法凭借其在湍流—化学反应协同建模和多尺度统计分析方面的独特优势，为燃气轮机燃烧稳定性精准评估与优化调整提供了有力技术支撑。通过多参数协同评估和基于 CPFM 的燃烧调整策略优化，不仅提升了燃机在复杂工况下的适应性和环保性能，也为智能化燃烧系统研发与应用奠定了坚实基础。未来，应继续深化 CPFM与先进传感、人工智能等技术的集成创新，完善燃气轮机多场耦合建模与全流程优化控制体系，推动我国燃气轮机产业向高效、低碳、智能方向持续发展，为绿色能源体系建设和“双碳”目标实现作出更大贡献。

参考文献

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